一、 背景概要
整个系统共包含 5 个核心模块，覆盖 30+ 全新页面，涉及表格、动态表单、可视化概览、复杂权限控制等多个高交互性场景，更具挑战的是极其紧凑的交付周期。受限于对客承诺与上下游排期压缩，整个项目从零开发到测试仅有约 15 天窗口期。再扣除接口联调的时间，留给前端纯开发的时间极其有限。
根据界面评估，仅前端页面的正常开发时间就需 约 17.5 天，这还不包括后期联调与优化，因此在人力受限的情况下，从哪里去寻找第二双手呢？我们联系到了 CodeBuddy团队，并我们给出了解决方案！
二、如何0到1快速搭建界面？
在前端开发中，搭建界面结构和调整样式是最为耗时的部分，特别是当涉及多个页面和复杂布局时。页面的框架搭建、组件排列、以及样式的细节调整，往往需要反复的修改和手动调优，且易出现视觉不统一或细节错误。传统的手工方式不仅效率低，且会导致时间和精力的浪费。
本项目的核心挑战是：如何短时间将原型图转化为真实可用的界面。
三、AI辅助开发的探索
在本项目中，我们选择了CodeBuddy AI IDE帮助我们快速开发界面。在此之前，使用CodeBuddy或其它AI工具做过局部代码调式，自动生成注释，代码解释，测试用例生成等方面，AI已不只是“辅助工具”，而是逐步成为了研发流程中的第一协助者，在多个关键环节中有效提升了开发效率、交付质量与文档完整度。AI 在本项目中承担了以下关键角色：
● 界面代码生成
基于原型图或设计稿，AI 能自动生成页面结构、组件布局和基础交互逻辑，大幅减少手写样板代码的工作量，加快界面搭建速度。
● API 定义与封装
结合CodeBuddy AI IDE的MCP功能，AI 可根据接口文档自动生成 TypeScript 类型定义、接口封装代码，并提供调用示例，确保接口使用的一致性和正确性。
● 业务逻辑生成
AI 能根据自然语言描述或业务需求文档，自动生成数据处理、状态管理、异常处理等核心业务逻辑代码，帮助开发者快速搭建功能骨架，提升交付效率。
四、落地环节
基于下面流程图展示的 AI 辅助开发全流程，从业务流程分析开始，通过原型图输入驱动 AI 工具生成详细的描述文档。在完成规范配置和知识库准备后，结合文字与图片，利用 CodeBuddy AI IDE自动生成基础界面代码。随后，开发人员优化界面逻辑与样式，最后通过 MCP 工具实现 API 的自动生成与交付。这个流程实现了高效、精准的开发闭环，有效提升了开发质量与效率。
阶段1:配置AI编码的规范
在正式使用 AI 参与开发之前，必须先为其设定清晰、统一的开发规范。只有这样，AI 才能在协助编码时保持一致性、高效性，并符合团队预期的开发标准。以下是四大关键规范的制定方向：
编码规范:
为了确保AI生成的代码高效且可维护，需建立明确的开发规范，包括组件与文件结构规范、错误处理规范、类型定义规范和UI规范。组件需遵循统一的命名与结构，错误处理要覆盖全局、表单和API，类型定义严格使用TypeScript，UI规范确保一致的交互和视觉效果。通过这些标准，AI能生成与现有项目兼容、稳定且易于维护的代码，提高开发效率和代码质量。
阶段2: 从原型到可用界面，一步步落地
在这一阶段，我们将根据产品原型图，借助 AI 快速生成页面结构，并逐步完善布局、交互逻辑和数据联调。通过与 AI 的高效协作，可以大幅提升开发效率和界面一致性。
我们首先配置组件库文档和代码仓库，指导 AI 生成页面的初步结构。以下是整个过程的步骤：
● 配置组件库：选择你需要的组件库。
● 通过原型图生成代码：借助 CodeBuddy AI IDE支持的图片直接生成代码功能，我们上传原型图，期望生成初步页面结构。然而，由于模型能力的限制，生成的界面与原型图差距较大，布局未能完全还原。
原型图:
直接通过原型图上传生成的界面:
在生成界面代码时，我们使用的组件能够准确生成符合规范的代码，但在处理图片解析时，往往会导致界面布局和结构的不清晰，导致生成的界面不符合预期。通过沟通了解到当前的模型在高还原度场景下存在一定的局限性，无法完美解析图片。为了解决这一问题，我们决定结合“文字+图片”方式进行界面生成。通过增加详细的文字描述，辅助模型更好地理解布局和结构，从而提高生成界面的准确性和还原度。
图片 + 文字描述方案
（1）设计 Prompt：我们设计了一套 Prompt，该 Prompt 可以将图片转化为包含详细布局信息的 Markdown 文件。通过这一方案，我们能够将图片中的信息转化为明确的界面描述。
请基于提供的界面截图，生成一个极其详细的界面布局描述文档，用于指导AI准确生成React组件代码。描述需要包含以下具体内容：
（2）AI 工具转译原型：利用 AI 工具，上传原型图和上述的 Prompt，生成详细的界面布局描述文档。该文档精确描绘了页面的结构与功能需求。
（3）AI 代码生成：将生成的 Markdown 文件 和 原型图 提交给 CodeBuddy，通过其生成初始页面代码。生成的代码专注于实现已定义的布局框架和核心组件层级关系。我们通过在 Prompt 中明确描述组件（如表格使用 Tablepage，布局使用 Layout，卡片使用 tea 组件等），让 AI 生成的界面与原型图的布局更加一致。
原型图:
图片+MD文字描述生成的界面:
（4）样式迭代精修：理解到第一版输出通常较为基础，我们与 CodeBuddy 进行了多次互动，以精准调整每个组件的样式和交互细节。通过优化提示词和提出具体的样式修改要求，逐步提升页面的视觉质量和用户体验。
（5）梳理界面逻辑：在完成页面结构后，我们梳理了跳转逻辑、状态管理、动态 Tab 控制等功能，并通过清单引导 AI 实现相关逻辑，确保每个操作的路由路径、状态展示和交互逻辑得到正确实现。
在完成初步的页面结构和交互逻辑开发后，我们的下一步是与后端接口进行联调，在开始联调阶段，API接口非常多，变化也非常频繁，编写 API 调用代码和修改接口定义会很麻烦。为了应对这一挑战，我们基于 CodeBuddy 开发了 在私有云环境中的API 代码生成工具。该工具通过自然语言交互，自动生成完整的 API 调用代码，并且集成到项目，可以实时更新，显著提高开发效率，减少手动编写过程中的繁琐操作和错误风险。
具体功能包括：
● 自然语言交互：通过简单的自然语言命令（如“导出v113环境租户端模块的API”），工具自动生成相应的 TypeScript 代码。
● 智能代码生成：在短短 2 分钟内，自动生成 55 个 API 函数和 173 个类型定义，极大提升开发效率。
● API 文档查看：开发者可以轻松查看接口的详细信息，包括参数说明、使用示例等，确保对接口的理解准确无误。
● Mock 数据获取：根据实际接口响应，自动生成用于测试的 Mock 数据，确保前端开发顺畅进行。
● 多环境支持：支持在不同环境之间切换，开发者可以方便地在本地开发、测试环境等之间切换 API 配置。
流程图:
举例：
开发者："导出环境租户端的模块的API"
AI助手："✅ 已生成完整的账户API代码，包含类型定义和调用函数"
图 1：通过自然语言导出模块 API 定义
这张图展示了我们如何使用 MCP 协议工具，通过自然语言命令快速导出模块的 API。只需一句命令（如 导出账户模块），系统便自动生成完整的接口定义文件和类型文件，并列出包含的所有 API 方法，极大提升了开发效率，避免了手工编写带来的冗余和错误。
图 2：自动生成的 API 请求方法代码
图中展示了由 MCP 工具自动生成的 TypeScript 接口调用代码。代码中自动封装了请求方法、参数类型和统一的响应处理逻辑，开发者无需手动编写冗长的 API 请求代码，只需调用对应函数即可完成对接口的调用。这一机制帮助我们实现了接口调用的一致化、标准化。
图 3：AI 生成的类型定义文件
该图展示了 MCP 工具生成的接口响应类型定义，包括 CreateTargetCfsParameters
和 DrillPair等多个结构体。所有字段均根据接口文档自动生成，类型清晰、结构完整。这不仅提高了代码的可读性，也确保了类型安全，便于后续开发和维护。
五、最终结果
在开发初期，我们通过结合 图片和文字描述 的方式生成界面，并通过精准的 Prompt 描述，让 AI 将原型图转化为初步页面结构。尽管初始生成的界面在细节上有差距，但通过 多轮反馈优化，我们逐步提高了精度。进入代码联调阶段后,我们开发了基于 MCP 协议的TCE 云API 类型定义与调用模板生成工具，快速自动化生成类型定义和接口文档，显著提高了开发效率。
交付UI效果
代码生成UI效果
六、未来规划
1、 提升UI生成精度
在通过 CodeBuddy 进行图片转代码时，我们遇到了一些精度方面的挑战，特别是在小范围的细节生成上，存在不完整或不准确的情况。具体来说，AI 生成的 UI 在布局、组件细节和交互表现上无法完全符合设计预期，特别是在复杂组件和细微部分的处理上存在差距。为了解决这些问题，我们将采取以下措施：
● 优化Prompt描述：精确传达组件结构、样式和交互细节，减少模糊和误差，确保设计意图准确表达。
● 采用迭代优化方法：通过逐步生成并调整界面，确保在小范围内精确还原细节，逐渐完善整体设计。
● 提升图片转代码能力：依赖CodeBuddy在处理复杂布局和细节还原方面不断改进，生成更准确的代码，提升整体开发效率。
2、 充分发挥MCP和结合Figma的能力
我们开发流程从UI原型设计到Figma文件，再通过CodeBuddy集成Figma的功能生成界面。结合MCP自动生成API的能力，我们能够快速生成接口定义，并梳理出界面所需的API。最后，借助CodeBuddy进行接口联调，完成整个界面的开发。这样，我们打通了从设计到开发的整个流程，提升了效率和协作流畅度
七、最后的思考: AI是传送带不是方向盘
AI让开发坐上了火箭——但别忘了谁是导航员
它能光速生成代码，却看不懂用户真心；
自动缝合接口，但接错了线也浑然不觉。
方向对了是传送带，方向错了……是通往BUG的高速公路 :）
八、腾讯云CodeBuddy IDE 开启内测
7月22日，腾讯云宣布CodeBuddy AI IDE开放内测，用户可通过官网（https://www.codebuddy.ai/）申请内测。这是首个实现产品、设计、开发、部署全流程AI一体化的工作台，支持“对话即编程”，非技术背景用户也能用自然语言构建应用。
国际版集成Claude、GPT、Gemini等大模型，国内版支持混元、DeepSeek。用户只需一句话即可生成PRD，或上传草图生成UI设计稿，亦可用自然语言修改风格和组件。
CodeBuddy AI IDE整合腾讯云Cloud Studio、CloudBase等能力，帮助产品、设计、研发高效协作，一人也能完成从创意到上线的完整流程。
在产品规划阶段，用户只需说一句话，CodeBuddy IDE即可生成专业PRD文档。比如输入“写一个电商网站PRD”，系统会自动生成完整的需求方案。
在设计阶段，支持三种“傻瓜式”操作：文字指令、上传草图、组件自动拼接。用户一句话或一张图，即可生成网页设计或原型。还可用自然语言实时修改，如“换科技风”“按钮改蓝色”等，轻松完成视觉优化。
（设计阶段通过对话局部修改：以pokedex宝可梦图鉴为例）
同时，CodeBuddy AI IDE提供了专门面向UI设计师的Design模式，只针对HTML轻量修改，用户可以只做设计而非代码撰写，快速地利用AI完成设计稿。
（设计阶段设计模式展示：以云朵收集网站为例）
在开发阶段，CodeBuddy AI IDE深度集成Figma，用户在IDE中打开设计稿，1秒即可转为可维护的前端代码。系统还支持智能体生成多文件代码、自动改写，代码助手则能结合上下文智能续写，大幅提升开发效率。
（开发阶段Figma设计稿一键转代码(D2C)案例：CodeBuddy IDE 官网为例的 D2C 案例）
在部署阶段，CodeBuddy AI IDE内置CloudBase和Supabase，可自动生成数据库、权限等后端功能，并一键输出Web、iOS、Android代码，快速上线。即使是前端开发者，也能用一句话实现登录等后端功能。Supabase作为主流一站式后端服务，支持模块化搭建，已成为多款AI编程工具的默认选项，吸引超200万开发者使用。
（部署阶段连接 SupaBase 展示：制作相册分享 Web）
借助CloudBase平台，CodeBuddy AI IDE可自动配置后端数据库、云函数等资源，开发者只需点击发布按钮，即可一键发布应用，获得在线链接或小程序码。
传统软件开发需要产品、设计、研发多个团队接力协作，涉及产品规划、设计、研发和部署多个环节。AI编程正在改变软件开发范式。
腾讯云腾讯云开发者产品总经理刘毅认为，未来，AI编程将分化成两种范式：简单应用开发需求，非技术背景的个人开发者通过氛围编程即可实现；复杂系统需要专业化的团队协作，则需要规约编程。
